眼动追踪研究为用户如何与视频搜索界面交互提供了重要的见解，帮助开发者优化布局、导航和功能位置。通过分析用户的注视点、在元素上停留的时间以及视线轨迹，这些研究揭示了有助于改进设计的模式。例如，如果用户一直忽略搜索筛选面板，开发者可能会将其重新定位到更显眼的位置。这种数据驱动的方法减少了猜测，确保设计选择符合自然的用户行为。
一个实际的例子是优化视频搜索结果中的缩略图网格。眼动追踪数据显示，用户可能按照特定的顺序扫描缩略图——例如，从左到右，从上到下——但如果布局过于密集，就会跳过行。开发者可以调整网格间距或分页以匹配这种扫描模式。类似地，眼动追踪研究生成的热力图可能显示，用户关注视频标题和时长标签多于描述，这促使重新设计以优先突出这些元素。这些调整直接影响可用性，减少用户搜索时间并增加与相关内容的互动。
对于开发者来说，整合眼动追踪结果通常涉及迭代测试。例如，对两个界面版本进行 A/B 测试——一个使用传统的搜索栏，另一个使用预测性搜索下拉菜单——可以根据眼动追踪指标（如“首次注视时间”（用户注意到该功能的快慢））进行验证。如果下拉菜单减少了注视时间，则表明其可发现性有所提高。注视轨迹回放等工具也有助于识别用户很少查看的“盲区”，允许开发者移除或重新设计未充分利用的组件。通过将决策建立在经验性的注视数据基础上，团队可以创建感觉直观的界面，最大限度地减少认知负荷，并与用户自然处理视觉信息的方式保持一致。